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工程控制论的基础理论为何? 精选

已有 5944 次阅读 2017-7-11 11:20 |个人分类:生活点滴|系统分类:科研笔记

 

       这个问题太简单了,《控制论》,《控制论基础》,《控制论引论》等等书名的论著,或是教科书中所论述的理论部分都被看成是工程控制论的基础理论。就狭义上的意义而言,这是正确的。就学科的图书馆分类,出版的期刊分类而言,这依旧是正确的。

       然而,很遗憾的是,控制论,就其本质而言,是关于如何导入干预物理系统,从而使得物理系统被强制为一个预设(目标)系统的理论。

       例如,对一个给定的动力学系统,在我们发现它的行为偏离预期时,我们可以引入一个因子函数,使得控制因子函数与原系统行为函数的积为预期的积函数响应(这是控制论的标准表述,引入响应函数,褶积)。

       在工程上,这是如何实现的呢?工程控制论的创立者之一钱学森的《工程控制论》所论述的理论是,原系统的运动方程为AX=B,其解为X=A-1B, 如果它并不符合预期行为,则引入控制量C,把系统运动方程强制为 AX=B+C, 从而得到控制后的解 X=A-1B+A-1C. 解的变化量为E=A-1C

       从工程上看,E是系统行为与理想行为的偏差,A是给定系统的一般运动规律,在这两个抽象量为已知时,就得到控制量C=AE

       这个论述简单直接,对于入门性理解而言很好理解。然而,实质上,非常的困难。研究的最为普遍的是哈密顿系统,X/=f(X,t), 此时,引入控制量R(X),则方程变成为X/=f(X,t)+R(X),判据是E=X-X0在某个意义上的极小化。X0为目标的理想行为。

       这个最为基本的理论系统一般是由《常微分方程》理论讲述,但是它不谈控制,而是谈X/=g(X,t) 的一般解问题。以书呆子的分类眼光看,这与控制论只不过是有关而已,它不属于控制论理论基础。然而,这事实上就是控制论的理论基础。大多数教科书取特例X/=KX, 在拉普拉斯变换后成为形式 A(p)X(p)=B(p)。这类方程属于矩阵论求解的线性代数方程,麻烦无非就是p为自变量而已。A(p)B(p) 一般为代数多项式。控制标准为E(p)=X(p)-X0(p)。控制后的系统为A(p)X(p)=B(p)+R(p)。在理想控制下,有R(p)=A(p)X0(p)-B(p)。求它的反拉普拉斯变换就得到控制函数R(X)

       从基础理论而言,这个控制论就基本上建立了。控制工程师的是要实现这个过程,但是他面对的困难是:1)有了R(p)未必能得到R(X),数学家说没有问题,你算就是了;工程师就只能去买此类软件了;2X0(p)未知,数学家说,这简单啦,你求解方程A(p)X(p)=B(p) 就可以了;3)工程师再问,方程A(p)X(p)=B(p)那来的?数学家说,那是你的事情。力学家回答到,这是由力学基本规律X/=f(X,t), 在线性化后得到的特例。4)工程师再问,我的这个系统,具体的X/=f(X,t)为何?力学家回答,那你得根据你的具体情况来推导了。5)工程师还问,用那个理论来推导?力学家不答了,问多了,答,你自己看文献去!6)工程师最后愤努了,一切所谓的理论都是脱离实际的抽象来抽象去,不能解决任何问题!

       绕了一个大大的圈,控制工程师明白了,还得靠自己。但是,在大学里,《常微分方程》没学过,《矩阵论》学过AX=B类的,没学过A(p)X(p)=B(p)类的,《特殊函数论》没学过,对付不了一般的拉普拉斯变换;《理论力学》只讲抽象的X/=f(X,t), 对具体问题,不知道如何推导具体的X/=f(X,t)。至于如何用X/=KX来逼近X/=f(X,t) 那类抽象数学课程,压根就没见过。

       所以,这样的控制工程师就只会了入门性理解。由于所有的关键环节的学科内容都不含有《控制论》字样,他也就基本都没学,就是学了,也是数学上的导引性概念。对付不了实际问题。

       控制论,就其本质而言,是如何把抽象理论研究的理想系统的研究成果应用于工程上的、实际的、非理想系统(接近于理想系统)的工程科学基本理论(或是一种工程哲学理论)。当对一个系统能够实现完全的控制时,就接近于实现了人工智能。

       所以,对于21世纪的人工智能的国家间的竞争实质上对于基础科学的研究广泛性、理解的深刻性、普及的程度,等的全方位的竞争。不存在脱离基础科学理论的,超越人脑的所谓人工智能。

       几乎世界上所有的大学都把控制论方面的专业交给电气类、机械类学院,而少有把这类专业交给数学类、物理类、力学类学院。其原因实质上是出于传统的学科分类。因此,在这层意义上,可以认为,人工智能是打破学科分类的一般性工程科学概念。

本博文结论是:工程控制论的基础理论为现代抽象的基础科学理论。而人工智能是指现代抽象的基础科学理论的工程化应用。

因为我们实质上是难于要求个人为全才的,这样,把相关的抽象环节模块化、软件化,就使得一般意义上的工程师能够实现他的目标控制策略。这就是人工智能的普通含义。

但是,很遗憾的是,数学家、物理学家基本上被排斥在人工智能的学科边界外。我们在做一个世纪式的恶梦,核心学科的人物不得参与,外围学科的人在直接的实现人工智能。从而,也就只能是模仿。

解决基础科学理论及相关研究者地位的问题是21世纪各国面对的国家宏观战略决策问题。

 

 



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